今天我们来说说局部极值法确定压力和支撑位置。

文章很长，点个关注再往下看哦~

开始前的准备：

我这里用的行情数据源是xtquant + miniQMT。 后续示例里会用到一些常见的 Python 库：pandas, numpy, matplotlib，进阶部分还会涉及 scipy, sklearn。在实际运行代码之前，记得先把环境配置好：这样就能避免因为依赖缺失导致的报错啦。以下是一个基于xtquant + miniQMT获取股票行情的方法，后面的行情Dataframe数据都会通过这个方法来获取：由来与直观理解

直观上，局部极值就是价格曲线上的“山顶”（Swing High）和“山谷”（Swing Low）。这些点往往被交易者记住，并在后续成为阻力/支撑，比如价格反复在某个高度回落或反弹。

在技术分析里，很多工具（ZigZag、Fractals）本质上都是在寻找这些极值或近似极值，用来刻画市场结构（高点更高 / 低点更高 → 上升结构，反之则为下降结构）。

数学定义与原理：局部最大值（order = k）给定序列，索引  是局部最大值（order=k）当且仅当：同理，局部最小值是小于左右k 个点的点。

极值确认（实际交易中常用）为了避免把“噪声尖刺”当做极值，通常要求在极值之后还要看到confirm 根反方向的柱子（例如峰后连续 confirm 个低点），才把它标记为已确认的极值（避免未来回溯/偷看数据的风险）。

峰的显著性（prominence）衡量一个峰相对于周围基线有多“突出”。通俗说就是峰顶到比它高的最近两侧“最低包围线”的高度。数值越大，代表更显著、更值得关注（也越不易被噪声触发）。

常用算法

在Python 里，其实不用我们自己写很多复杂的逻辑，scipy这个科学计算库已经帮我们准备好了“找高点/低点”的工具。里面常用的有两个方法：

Argrelextrema：

这个名字有点拗口，但原理很直白：就是和左右的邻居比大小。比如：如果某点比左右各3 根K线都高，那它就是一个局部高点；比左右都低，就是局部低点。参数order 就是控制“左右要比多少根”。

find_peaks：

两个高点之间至少要隔多少根K线（distance）；这个高点要多明显才算（prominence）；要求高点的高度（height）；要求高点的宽度（width）。顾名思义，就是“找山顶”的工具。它可以找到价格曲线里的局部高点，如果把价格取负数，就能反过来找低点。还能加条件筛选。

经验：

argrelextrema适合入门，逻辑简单直观。

find_peaks更强大，可以根据显著性、间隔等条件自动过滤掉很多没意义的小波动。

我自己常用find_peaks + 平滑处理 + 基于 ATR 的显著性阈值，这样提取出来的高低点更稳健，不容易被噪声干扰。

实战Python代码：

使用argrelextrema寻找压力支撑

下面的示例代码使用了 Python 的scipy.signal.argrelextrema 来寻找局部极值，并绘制成可视化图表。

结果如下：代码解析：寻找局部高低点arr是价格序列（这里用 close 收盘价）。

order表示左右要比多少根K线才能判断为极值，比如 order=5 意味着这个点比前后各 5 根 K 线都高或都低才算极值。

peaks_idx存放局部高点索引，valleys_idx 存放局部低点索引。

可视化

plot_swings函数会：绘制价格曲线，用红色三角标记局部高点，绿色倒三角标记局部低点。在图上画出最近的最高点和最低点水平虚线，标注价格，方便快速识别当前关键支撑/阻力。

实战演示这里以贵州茅台(600519.SH)的日线数据为例，获取最近200根K线。

调用find_swings_argrelextrema 自动识别局部极值，再通过 plot_swings 可视化。

图中红色水平虚线表示最近最高点，绿色水平虚线表示最近最低点，帮助直观判断当前价格位置。

使用建议

order参数：数值越大，算法越保守，只保留显著的高低点，避免噪声影响。

图表仅作为参考，实际策略中通常会结合趋势、成交量或其他指标进行进一步确认。

对于短周期数据，建议先平滑价格序列，再找极值，以避免被小波动干扰。

使用find_peaks寻找压力支撑

下面的示例代码使用了 Python 的scipy.signal.find_peaks 来寻找局部极值，并绘制成可视化图表。代码如下：结果如下：代码解析：寻找局部极值（Swing High / Low）distance=5：控制相邻高点/低点最少间隔 5 根K线，避免捕捉太密集的小波动。

prominence=5.0：高点或低点必须足够突出才被认为是有效极值，过滤噪声。

返回索引peaks_idx2（高点）和 valleys_idx2（低点），便于后续绘图或策略使用。

可视化绘制收盘价曲线，红色三角标记局部高点（Swing High），绿色倒三角标记局部低点（Swing Low），图中红色虚线标出最近最高点，绿色虚线标出最近最低点，直观展示当前支撑/阻力水平。

使用建议

distance和 prominence 参数需要根据周期和品种调节，避免噪声或错过重要波峰波谷。

对于短周期或高波动品种，建议先做价格平滑，再寻找极值。

仅靠极值做交易可能不够稳健，建议结合趋势、成交量或其他指标进一步确认。

总结

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